今回は、Posted: 12 Aug 2025に掲載されたソーシャルメディアとニュースデータを使用したセンチメント分析と株価予測に関する論文解説の論文を分かりやすく解説・要約しました。
元の論文は下記の通りです。
Sentiment Analysis and Stock Price Prediction Using Social Media and News Data
出典元：SSRN
それでは早速見ていきましょう。
金融市場のセンチメント分析と株価予測におけるソーシャルメディアとニュースデータの活用
1. エグゼクティブサマリー
センチメント分析、特に自然言語処理（NLP）技術を活用したソーシャルメディアとニュースデータによる統合は、金融市場予測における画期的なアプローチとして登場しています。このレポートでは、株価の動向を予測するためにテキストセンチメントを使用する方法論、実用アプリケーション、そしてそれに伴う課題について探求します。金融センチメント分析（FSA）は、従来は主観的な人間による注釈に依存していましたが、実際の市場反応と乖離することがよくありました。大きな進歩の一環として、Triple Barrier Labelingなどの市場駆動型のラベリング戦略の採用があります。これにより、センチメントを測定可能な価格変動に直接関連付けることができ、分析プロセスに実行可能な取引ロジックを組み込むことが可能となります。
2. 金融市場におけるセンチメント分析の概要
金融センチメント分析（FSA）の定義
センチメント分析は、意見マイニングとも呼ばれ、テキストデータに埋め込まれた意見、態度、感情を抽出するための計算的な手法を指します。金融領域では、この分析フレームワークは金融センチメント分析（FSA）として形式化されます。FSAの主な目的は、投資家のセンチメントを数量化し、一般的にはブル（ポジティブ）、ベア（ネガティブ）、またはニュートラルに分類し、市場の動向を予測し、投資家の心理に貴重な洞察を提供することです。
従来から市場駆動型のラベリングへの進化
FSAの分野における画期的な進歩の一環として、主観的な、人間による注釈付けされたセンチメントラベルを「市場由来のラベル」で置き換える戦略的なシフトがあります。これらの革新的なラベルは、直接後続する価格変動を反映し、それにより、予測モデルが実際の市場行動から学ぶことを可能にし、推論や事前に構想された人間のセンチメントからではなく、実際の市場応答から学ぶことができるようにします。この方法論は、センチメントが歴史的な市場反応に基づいているため、センチメント分析と実行可能な取引戦略との間のより直接的で堅固な整合性を確保します。
3. ソーシャルメディアとニュースデータの金融予測への役割
ソーシャルメディア：投資家センチメントの代理
X（以前のTwitter）やRedditなどのソーシャルメディアプラットフォームは、市場の期待や集合的な投資家センチメントの動向をリアルタイムで反映する動的なプロキシとして台頭しています。これらのプラットフォームは、情報の迅速な伝達のための非常に迅速なチャネルとして機能し、一般の感情的傾向を反映し、しばしば素早い投資判断を促します。
ニュースデータ：情報の伝達と市場への影響
金融ニュースは、株価の動向を予測することを目的とした予測モデルを向上させるための強力なリソースとして確立しています。ニュースは情報の主要な伝達手段として、重要なマクロ経済のパフォーマンス指標やトレンドを伝えます。これらの報告は、投資家の間で感情的な反応を引き起こし、それが後に市場での判断や決定に影韓を与えることになります。
4. 金融センチメント抽出のための自然言語処理（NLP）
テキストの前処理のためのNLPコアテクニック
自然言語処理（NLP）は、膨大な非構造化テキストデータから意味のある情報を抽出することを可能にするセンチメント分析の基盤を形成しています。センチメント分類が行われる前に、生のテキストを分析のために準備するために細心の前処理ステップが必要です。
一般的なセンチメント分析アプローチ：レキシコンベース、機械学習、ディープラーニング
センチメント分類は、一般的にテキストをポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルのセンチメントに分類することを含みます。金融におけるセンチメント分析の進化は、レキシコンベースの方法から機械学習アプローチや高度なディープラーニングモデルへの方法論的洗練の進展を反映しています。
ファイナンスにおけるBERT、RoBERTa、FinBERTの先進的なトランスフォーマーモデル
BERTやRoBERTaなどのトランスフォーマーベースのモデルは、ファイナンスにおけるNLPの景観を根本的に変えています。その中でも、FinBERTは、金融テキストデータの幅広いコーパスで独自に微調整された特殊なBERTベースのモデルとして、金融ニュースデータにおけるセンチメント分析の高い精度を実現しています。
再帰ニューラルネットワーク（RNN）とLSTMによる時系列センチメント
再帰ニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）ネット
